改为LSTM后AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

这个错误通常是因为你没有正确地处理 LSTM 模型的输出。LSTM 模型的输出是一个元组，包含两个张量：一个是输出张量，另一个是元胞状态张量。

在 PyTorch 中，你可以通过将元组解包来获取这两个张量。例如：

output, (h_n, c_n) = lstm(input)

在此之后，你可以使用 `output` 作为下一层的输入，也可以使用 `h_n` 作为下一层的隐藏状态。

如果你只需要输出张量，可以将 `h_n` 丢弃。如果你需要更多的上下文信息，可以将 `h_n` 作为下一层的隐藏状态。

相关问题

nn.LSTM使用AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'dim'

当使用nn.LSTM时出现"AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'dim'"错误，这通常是因为在输入LSTM的数据维度上出现了问题。nn.LSTM期望的输入是一个三维张量，具有形状(batch_size, seq_length, input_size)。而错误消息中提到的'tuple' object是一个长度为2的元组，其中包含LSTM的输出和最后一个隐状态。

解决此问题的一种方法是检查输入数据的维度，并确保符合nn.LSTM的要求。你可以使用torch.unsqueeze()函数来添加缺失的维度。例如，如果你的数据是二维的，你可以使用`input = torch.unsqueeze(input, dim=0)`将其转换为三维张量。

另一种可能的原因是在LSTM的前向传播函数中使用了多余的逗号。请确保在forward函数中没有不必要的逗号，特别是在返回语句中。逗号会将输出数据包装在一个元组中，导致引发该错误。请检查你的代码并删除多余的逗号。

希望这些解决方案能帮助你解决问题。如果还有其他问题，请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [解决【AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘view‘】](https://blog.csdn.net/renkke/article/details/125645311)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pytorch AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘dim](https://blog.csdn.net/qxqxqzzz/article/details/107314296)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

AttributeError: type object 'LSTM' has no attribute 'GRUCell'

这个错误通常是因为你想使用 LSTM 层的 GRU 实现，但是实际上 LSTM 层并没有 GRUCell 属性。如果你想使用 GRU 层，你应该使用 `keras.layers.GRU` 而不是 `keras.layers.LSTM.GRUCell`。如果你仍然想使用 LSTM 层的 GRU 实现，你可以通过以下方式来实现：

from keras.layers.recurrent import LSTM

# 将 LSTM 层替换为 GRUCell
LSTM.GRUCell = GRUCell

# 然后就可以使用 LSTM 层的 GRU 实现了
lstm_layer = LSTM(units=64, implementation=2)

不过，这种方法并不推荐使用，因为它可能会导致代码的可读性和可维护性变差。